물론 논리가 있지만 틱에 관한 것이 아닙니다. 데이터를 필터링해야하지만 틱이 아닙니다. .... 틱은 새로운 가격이 나타나고 더 이상 존재하지 않는다는 사실입니다.이 틱에서 일어난 일을 찾을 수 있습니다 잠시 후 출력되며 이 시간은 여러 틱 사이의 델타보다 훨씬 큽니다. 가치 있는 것은 진드기 자체가 아니라 미래의 가치입니다. 작업은 미래에 "이 눈금의 값"을 추정하는 것으로 축소됩니다. 그렇다면 막대보다 눈금이 더 나은 이유는 무엇입니까?
Igor Makanu : 네, 또한 가격 시리즈가 랜덤 워크와 어떻게 다를 수 있는지 기억했습니다. 가격 시리즈는 종종 다른 시간대에 자체 유사성을 가지고 있습니다. 이것이 왜 그런지, 저는 오랫동안 관심을 가져왔지만 네트워크의 모든 정보는 프랙털리티와 방법으로 귀결됩니다. 평가
인공 SB에서 돈을 버는 방법을 배운 후 알고리즘을 가격 시리즈로 이전하고 실제 현금을 얻는 것이 가능합니까?
글쎄, 내가 말할 수있는 것은 ... 왜 인공 SB를 조사하고 가격 범위를 즉시 조사하지 않습니까?
그러한 알고리즘을 찾은 후 가격 시리즈를 고전적인 SB로 변환하는 작업(예: 브라운 운동)이 완전히 성장할 것이라고 가정할 수 있습니다. 내 지점에서 내가하는 일 (이미 - 나는 그것을했습니다 ...). 그리고 그러한 수익성 있는 알고리즘 이 존재하지 않는 한 그러한 변환으로 고통받을 필요가 없습니다. 추측?
당신이 맞을 것입니다. 어떤 이유로 나는 SB라는 문구 아래 백색 소음과 관련이 있습니다.
Alexander_K :
글쎄, 내가 말할 수있는 것은 ... 왜 인공 SB를 조사하고 가격 범위를 즉시 조사하지 않습니까?
그러면 의사 난수 데이터로도 돈을 벌 수 없을 것입니다 ... 하지만 할 수만 있다면 빅 데이터로 작업할 수 있는 수학적 장치를 찾은 것입니다 .... ACF의 도움으로 예측할 수 있습니다 @Maxim Dmitrievsky가 언급한 weierstrass-mandelbrot 함수 ???
접근 방식, IMHO는 정확합니다. 먼저 우리가 이해하거나 생성하는 데이터에 대해 수학적 장치로 작업하는 방법을 배우고 학습한 후 이 수학적 장치를 가격대로 전송하려고 합니다.
추신: 망치로 파리를 치려고 해본 적이 있습니까? 그래서 가격 차트에서 마음에 떠오르는 모든 것을 끌어내려는 시도는 이 행동과 유사합니다. 그들은 망치를 잡고 갑니다!!!...)))
인공 SB에서 돈을 버는 방법을 배운 후 알고리즘을 가격 시리즈로 이전하고 실제 현금을 얻는 것이 가능합니까?
글쎄, 내가 말할 수있는 것은 ... 왜 인공 SB를 조사하고 가격 범위를 즉시 조사하지 않습니까?
그러한 알고리즘을 찾은 후 가격 시리즈를 고전적인 SB로 변환하는 작업(예: 브라운 운동)이 완전히 성장할 것이라고 가정할 수 있습니다. 내 지점에서 내가하는 일 (이미 - 나는 그것을했습니다 ...). 그리고 그러한 수익성 있는 알고리즘 이 존재하지 않는 한 그러한 변환으로 고통받을 필요가 없습니다. 추측?
나는 서둘러 안심시킵니다. 예를 들어 기계에는 SB에서 이익을 내는 알고리즘이 있습니다.
위의 속성 중 일부를 해석하는 방법을 배우는 것으로 충분하며 적어도 자동으로가 아니라 이미 무언가를 얻을 수 있지만 자기 유사성과 기억이 무엇인지 이해하면
허스터 에 대해서는 아무말도 못하고 보통사람과만 소통함)
그래서 상인은 올드 슬라브어에서 창녀입니다.
현대적인 의미가 아니다.
제정신인 사람은 다른 사람의 수단으로 거래하는 경우 추가적인 의무와 위험이 있음을 이해해야 합니다. 그 반대도 마찬가지입니다. 누군가 투자자를 모았다고 해서 이것이 유일하고 최선의 방법이라는 의미는 아닙니다.
나는 전부다
올바른 진드기로 작업해야합니다. 임호.
물론 논리가 있지만 틱에 관한 것이 아닙니다. 데이터를 필터링해야하지만 틱이 아닙니다. .... 틱은 새로운 가격이 나타나고 더 이상 존재하지 않는다는 사실입니다.이 틱에서 일어난 일을 찾을 수 있습니다 잠시 후 출력되며 이 시간은 여러 틱 사이의 델타보다 훨씬 큽니다. 가치 있는 것은 진드기 자체가 아니라 미래의 가치입니다. 작업은 미래에 "이 눈금의 값"을 추정하는 것으로 축소됩니다. 그렇다면 막대보다 눈금이 더 나은 이유는 무엇입니까?
여기에 비디오를 게시했습니다. https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page525#comment_8564120
8시 35분부터 2분 시청
네, 또한 가격 시리즈가 랜덤 워크와 어떻게 다를 수 있는지 기억했습니다. 가격 시리즈는 종종 다른 시간대에 자체 유사성을 가지고 있습니다. 이것이 왜 그런지, 저는 오랫동안 관심을 가져왔지만 네트워크의 모든 정보는 프랙털리티와 방법으로 귀결됩니다. 평가
SB는 또한 자기 유사성과 프랙탈성을 특징으로 합니다.
분수 브라운 운동
EURUSD
https://en.wikipedia.org/wiki/Fractional_Brownian_motion#Long-range_dependence
여기에 따옴표의 거의 모든 속성이 있는 임의의 계열이 있으며 weierstrass-mandelbrot 함수도 사용할 수 있습니다.
암시적으로 Novaja는 다음 질문에 대한 답을 알아 내려고 노력하는 것 같습니다.
인공 SB에서 돈을 버는 방법을 배운 후 알고리즘을 가격 시리즈로 이전하고 실제 현금을 얻는 것이 가능합니까?
글쎄, 내가 말할 수있는 것은 ... 왜 인공 SB를 조사하고 가격 범위를 즉시 조사하지 않습니까?
그러한 알고리즘을 찾은 후 가격 시리즈를 고전적인 SB로 변환하는 작업(예: 브라운 운동)이 완전히 성장할 것이라고 가정할 수 있습니다. 내 지점에서 내가하는 일 (이미 - 나는 그것을했습니다 ...). 그리고 그러한 수익성 있는 알고리즘 이 존재하지 않는 한 그러한 변환으로 고통받을 필요가 없습니다. 추측?
나는 서둘러 안심시킵니다. 예를 들어 기계에는 SB에서 이익을 내는 알고리즘이 있습니다.
SB는 또한 자기 유사성과 프랙탈성을 특징으로 합니다.
당신이 맞을 것입니다. 어떤 이유로 나는 SB라는 문구 아래 백색 소음과 관련이 있습니다.
글쎄, 내가 말할 수있는 것은 ... 왜 인공 SB를 조사하고 가격 범위를 즉시 조사하지 않습니까?
그러면 의사 난수 데이터로도 돈을 벌 수 없을 것입니다 ... 하지만 할 수만 있다면 빅 데이터로 작업할 수 있는 수학적 장치를 찾은 것입니다 .... ACF의 도움으로 예측할 수 있습니다 @Maxim Dmitrievsky가 언급한 weierstrass-mandelbrot 함수 ???
접근 방식, IMHO는 정확합니다. 먼저 우리가 이해하거나 생성하는 데이터에 대해 수학적 장치로 작업하는 방법을 배우고 학습한 후 이 수학적 장치를 가격대로 전송하려고 합니다.
추신: 망치로 파리를 치려고 해본 적이 있습니까? 그래서 가격 차트에서 마음에 떠오르는 모든 것을 끌어내려는 시도는 이 행동과 유사합니다. 그들은 망치를 잡고 갑니다!!!...)))
암시적으로 Novaja는 다음 질문에 대한 답을 알아 내려고 노력하는 것 같습니다.
인공 SB에서 돈을 버는 방법을 배운 후 알고리즘을 가격 시리즈로 이전하고 실제 현금을 얻는 것이 가능합니까?
글쎄, 내가 말할 수있는 것은 ... 왜 인공 SB를 조사하고 가격 범위를 즉시 조사하지 않습니까?
그러한 알고리즘을 찾은 후 가격 시리즈를 고전적인 SB로 변환하는 작업(예: 브라운 운동)이 완전히 성장할 것이라고 가정할 수 있습니다. 내 지점에서 내가하는 일 (이미 - 나는 그것을했습니다 ...). 그리고 그러한 수익성 있는 알고리즘 이 존재하지 않는 한 그러한 변환으로 고통받을 필요가 없습니다. 추측?
나는 서둘러 안심시킵니다. 예를 들어 기계에는 SB에서 이익을 내는 알고리즘이 있습니다.
위의 속성 중 일부를 해석하는 방법을 배우는 것으로 충분하며 적어도 자동으로가 아니라 이미 무언가를 얻을 수 있지만 자기 유사성과 기억이 무엇인지 이해하면
SB와의 유비가 유용하고 시장이 SB가 아니라는 부정이 아니기 때문입니다.